Python은 무엇인가, 어디에 쓰이는가

이 글에서 제가 다룰 내용은 프로그래밍 언어 중 하나인 Python입니다.  Python은 오늘날 까지도 많은 프로그래머들이 사랑하는 언어 중 하나입니다. 그래서 오늘 그 이유를 다루어 보겠습니다.

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- Python은 어떤 언어인가

Python은 동적 의미 체계를 갖춘 해석된 개체 지향 고급 프로그래밍 언어입니다. 

 

동적 타이핑 및 동적 바인딩과 결합된 높은 수준의 내장 데이터 구조는 Rapid Application Development뿐만 아니라 기존 구성 요소를 함께 연결하기 위한 스크립팅 또는 접착 언어로 사용하기에 매우 매력적입니다.

 

Python의 간단하고 배우기 쉬운 구문은 가독성을 강조하므로 프로그램 유지 관리 비용이 줄어듭니다.

 

Python은 프로그램 모듈성과 코드 재사용을 장려하는 모듈과 패키지를 지원합니다. 

 

Python 인터프리터와 광범위한 표준 라이브러리는 모든 주요 플랫폼에서 무료로 소스 또는 바이너리 형식으로 사용할 수 있으며 자유롭게 배포할 수 있습니다.

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- Python을 사용하는 이유

종종 프로그래머는 Python이 제공하는 생산성 향상 때문에 Python과 사랑에 빠집니다. 

 

컴파일 단계가 없기 때문에 편집-테스트-디버그 주기가 매우 빠릅니다. 

 

Python 프로그램 디버깅은 쉽습니다. 버그나 잘못된 입력으로 인해 세그먼테이션 오류가 발생하지 않습니다. 

 

대신 인터프리터가 오류를 발견하면 예외를 발생시킵니다. 

 

프로그램이 예외를 포착하지 못하면 인터프리터는 스택 추적을 인쇄합니다. 

 

소스 수준 디버거를 사용하면 로컬 및 전역 변수 검사, 임의 식 평가, 중단점 설정, 한 번에 한 줄씩 코드 단계별 실행 등을 수행할 수 있습니다. 

 

디버거는 Python 자체로 작성되어 Python의 자기 성찰 능력을 증명합니다. 

 

반면에 프로그램을 디버그 하는 가장 빠른 방법은 소스에 몇 가지 인쇄 문을 추가하는 것입니다.

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- Python이 대중적으로 사용되는 이유

 

1. 파이썬은 배우기 쉽다

코딩에 관심이 있는 사람들에게 가장 큰 장애물 중 하나는 프로그래밍 언어가 실제로 자신의 언어라는 것입니다. 

 

고유한 규칙, 구문, 문법 구조 등이 있으며 종종 완전히 새로운 어휘를 학습해야 합니다.

 

하지만 파이썬은 다릅니다. 거의 모든 다른 프로그래밍 언어보다 Python은 표준 영어와 매우 유사하게 읽고 씁니다.

 

초보자를 위한 훨씬 쉬운 학습 곡선을 위해 자연어에 중점을 둔 단순화된 구문을 사용합니다.

 

또한 Python은 무료로 사용할 수 있고 매우 큰 라이브러리 및 패키지 에코시스템에서 지원하기 때문에 새로운 개발자가 가장 먼저 선택하는 언어입니다. 

 

이러한 요인과 기타 요인은 적절한 코딩 경험이 없는 사람들에게 Python이 최선의 선택인 이유를 입증하는 데 도움이 됩니다.

2. Python에는 활동적이고 지원적인 커뮤니티가 있습니다.

프로그래머는 섬이 아닙니다. 

 

그들은 필수 문서 및 지원에 의존하므로 예상치 못한 문제나 해결해야 할 새로운 문제가 발생했을 때 답을 찾을 수 있는 곳이 있습니다. 

 

Python은 30년 넘게 사용되어 왔으며, 전용 사용자 커뮤니티가 성장하기에 충분한 시간입니다. 

 

Python 커뮤니티에는 모든 기술 수준의 개발자가 포함되어 있으며 설명서, 가이드, 자습서 등에 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

 

동시에 Python 커뮤니티는 매우 활발합니다. 개발자가 기한에 쫓겨 도움이 절실히 필요한 경우 커뮤니티와 협력하여 빠르고 효과적인 솔루션을 크라우드소싱할 수 있습니다.

3. 파이썬은 유연하다

Python은 종종 범용 프로그래밍 언어로 설명됩니다. 

 

즉, 특정 응용 프로그램 유형만을 위해 설계된 도메인별 언어와 달리 Python은 모든 산업 또는 분야에서 거의 모든 종류의 응용 프로그램을 개발하는 데 사용될 수 있습니다.

 

파이썬은 무엇을 위해 사용됩니까?

 

Python은 웹 개발, 데이터 분석, 기계 학습, 데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 심지어 기계 학습 및 인공 지능에서도 큰 효과를 발휘하는 데 사용되었습니다. 

 

Facebook, Google, Netflix, Instagram 등을 포함하여 많은 최고의 비즈니스 및 소프트웨어 회사가 Python에 의존합니다. 다양한 프레임워크와 라이브러리에서 지원하므로 기본적으로 Python이 처리할 수 없는 코딩 작업이 없습니다.

4. Python은 다양한 웹 개발 솔루션을 제공합니다.

Python은 많은 종류의 개발 프로젝트에서 효과적인 선택이지만 웹 개발에서의 유용성은 특별히 인정할 가치가 있습니다. 

 

사용 가능한 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 Python 개발자는 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 실행할 수 있습니다.

 

그리고 Java 또는 .NET과 같은 다른 언어가 향상된 성능을 제공할 수 있지만 Python이 제공하는 속도와 개발자 경험은 신뢰할 수 있는 빠른 솔루션이 필요한 사람들에게 분명한 선택입니다. 

 

동시에 Python의 다양한 사용 가능한 리소스는 다른 응용 프로그램 유형을 웹 사이트에 통합할 수 있는 고유한 기회를 제공합니다.

5. Python은 데이터 과학 및 분석에 적합합니다.

Python을 초보자에게 매력적인 선택으로 만드는 많은 요소는 Python을 데이터 과학 및 데이터 분석을 위한 신뢰할 수 있는 옵션으로 차별화합니다. 

 

Python의 사용 편의성, 지원 및 유연성 덕분에 Python은 기계 학습, 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 작업을 하는 사람들에게 필수적인 도구가 되었습니다.

 

Python은 데이터 세트를 분석하고 구성하는 데 특히 효과적입니다. 

 

실제로 데이터 과학 및 분석 프로젝트에서 Python은 인기도 측면에서 R 언어에 이어 두 번째입니다. 

 

즉시 사용 가능한 데이터 분석 기능과 데이터 중심 프레임워크의 성장하는 생태계가 결합되어 Python이 인기 있는 데이터 과학 프로그래밍 솔루션으로 유지되도록 합니다.

6. Python은 효율적이고 빠르고 안정적입니다.

때때로 다른 프로그래밍 언어를 전문으로 하는 개발자가 "파이썬이 느린 이유는 무엇입니까?"라고 물을 수 있습니다. 

 

그리고 예, Java, C#, Go, JavaScript 또는 C++와 같은 일부 다른 언어와 비교할 때 Python은 종종 실행 속도가 약간 느립니다.

 

그러나 오늘날의 세계에서는 개발 시간이 컴퓨터 실행 시간보다 훨씬 더 중요합니다. 시장 출시 시간 측면에서 Python을 이길 수는 없습니다.

 

마찬가지로 Python은 효율적이고 신뢰할 수 있으므로 개발자가 최소한의 노력으로 강력한 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 

 

코딩 프로젝트를 완료하는 것은 시간 소모적이지 않고 쉬우며 결과는 더 까다로운 언어를 사용하여 만든 응용 프로그램과 정면으로 맞설 수 있습니다.

7. Python은 IoT 기술과 함께 널리 사용됩니다.

무선 액세스가 유비쿼터스화됨에 따라 사물 인터넷(IoT)이 계속해서 성장하고 있습니다. 

 

이러한 소형 인터넷 연결 장치를 통해 사용자는 종종 코드를 약간 조정하여 특정 요구 사항에 맞게 성능을 사용자 지정할 수 있습니다.

 

이러한 장치 중 다수는 Python 또는 Micropython(간단한 장치용으로 설계된 프로그래밍 언어의 축소 버전)을 지원합니다.

 

점점 더 많은 장치가 인터넷에 연결됨에 따라 사용자는 계속 확장되는 사물 인터넷을 완전히 활용하려면 Python에 대한 작업 이해가 필수적일 수 있음을 발견하고 있습니다.

8. 맞춤형 자동화를 지원하는 Python

복잡한 기술을 프로그래밍하려면 일반적으로 상당한 양의 코드를 작성해야 합니다. 

 

불행하게도 작고 단순한 작업이라도 많은 양의 가용 개발자 시간을 선택하게 될 수 있습니다. 

 

Python은 이러한 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하는 데 도움이 되는 도구와 모듈을 통합하므로 개발자는 다른 중요한 문제에 에너지를 집중할 수 있습니다.

 

플러그인 라이브러리로 확장된 Python은 산업 전반에서 자동화 표준이 되었습니다. 실제로 다른 프로그래밍 언어로 작업할 때에도 개발자는 종종 Python을 사용하여 자동화 스크립트를 작성합니다.

9. Python은 학술 언어입니다.

데이터 과학 분야의 신뢰성이 높아짐에 따라 Python은 학교, 대학 및 기타 학습 장소에서 사용하는 컴퓨팅 언어가 되었습니다.

 

간단히 말해서, 컴퓨터 과학에서 정규 교육을 추구하는 사람들은 학습 과정에서 Python을 접할 가능성이 매우 높으며 경력 전반에 걸쳐 Python을 계속 사용할 가능성이 훨씬 더 높습니다.

 

차세대 프로그래머와 개발자에게 Python을 최대한 활용하는 방법을 교육함으로써 학교는 Python이 앞으로 몇 년 동안 실행 가능하고 인기 있는 옵션으로 남도록 보장하고 있습니다.